La definición de open source - código abierto

1. Redistribución gratuita La licencia no restringirá a ninguna parte la venta o entrega del software como componente de una distribución de software agregada que contenga programas de varias fuentes diferentes. La licencia no requerirá regalías u otra tarifa por dicha venta. 

 2. Código fuente El programa debe incluir código fuente y debe permitir la distribución en código fuente, así como en forma compilada. Cuando alguna forma de un producto no se distribuye con código fuente, debe haber un medio bien publicitado para obtener el código fuente por no más que un costo de reproducción razonable, preferiblemente descargando a través de Internet sin cargo. El código fuente debe ser la forma preferida en la que un programador modificaría el programa. No se permite el código fuente ofuscado deliberadamente. No se permiten formas intermedias como la salida de un preprocesador o traductor. 

 3. Obras derivadas La licencia debe permitir modificaciones y trabajos derivados, y debe permitir que se distribuyan bajo los mismos términos que la licencia del software original. 

 4. Integridad del código fuente del autor La licencia puede restringir la distribución del código fuente en forma modificada solo si la licencia permite la distribución de "archivos de parche" con el código fuente con el fin de modificar el programa en el momento de la compilación. La licencia debe permitir explícitamente la distribución de software construido a partir de código fuente modificado. La licencia puede requerir que los trabajos derivados lleven un nombre o número de versión diferente al del software original. 

 5. No discriminación contra personas o grupos La licencia no debe discriminar a ninguna persona o grupo de personas. 

 6. No discriminación contra los campos de actividad La licencia no debe restringir a nadie el uso del programa en un campo específico de actividad. Por ejemplo, no puede restringir el uso del programa en un negocio o para la investigación genética. 

 7. Distribución de la licencia Los derechos adjuntos al programa deben aplicarse a todos aquellos a quienes se redistribuye el programa sin la necesidad de la ejecución de una licencia adicional por esas partes. 

 8. La licencia no debe ser específica de un producto Los derechos adjuntos al programa no deben depender de que el programa forme parte de una distribución de software en particular. Si el programa se extrae de esa distribución y se usa o distribuye dentro de los términos de la licencia del programa, todas las partes a las que se redistribuye el programa deben tener los mismos derechos que los que se otorgan junto con la distribución de software original. 

 9. La licencia no debe restringir otro software La licencia no debe imponer restricciones a otro software que se distribuya junto con el software con licencia. Por ejemplo, la licencia no debe insistir en que todos los demás programas distribuidos en el mismo medio deben ser software de código abierto. 

 10. La licencia debe ser tecnológicamente neutral Ninguna disposición de la licencia puede basarse en ninguna tecnología individual o estilo de interfaz. 

 La definición de código abierto se derivó originalmente de las Directrices de Software Libre de Debian (DFSG). Versión 1.9, última modificación, 2007-03-22. 

Última modificación el 16 de febrero de 2024, fuente : https://opensource.org/osd

Como obtener la transcripción del video de youtube

Análisis de las propuestas hechas por ChatGPT ;-) 

la primera a mi nunca me aparece aunque el video tenga la transcripción :-( 

2. De las extensiones de Chrome, probé  Noiz pide instalación y solo en gratis por 5 días vale la pena pues genera varias opciones desde resumen hasta transcripciones con tonos y demás

  .

propuestas hechas por ChatGPT -

1. Herramienta integrada de YouTube Si el video tiene subtítulos automáticos o proporcionados por el creador, puedes acceder a ellos directamente:

• Abre el video en YouTube.

• Haz clic en los tres puntos debajo del video o en el ícono de configuración.

• Selecciona "Abrir transcripción".

• Se abrirá una ventana lateral con la transcripción, que puedes copiar manualmente.

2. Extensiones de navegador y herramientas en línea

Existen varias herramientas que te permiten generar transcripciones de videos de YouTube:

• Noiz: Ofrece una extensión para Chrome que permite transcribir y resumir videos en más de 40 idiomas. Solo necesitas instalar la extensión, abrir el video y hacer clic en "Resumir" para obtener la transcripción. (facil de instalar, poderosa pero gratis solo por 7 dias )

• Notta: Permite transcribir videos en tiempo real y descargar la transcripción en formatos como TXT o SRT. Puedes usar su extensión de Chrome o su aplicación web.

• Tactiq: Ofrece una herramienta gratuita donde puedes pegar la URL del video y obtener la transcripción al instante, con opciones para copiarla o descargarla como archivo .txt. Tactiq+1Noiz+1Noiz+1Notta+1Notta

3. Herramientas con funciones adicionales

• Vizard: Además de transcribir, permite traducir el contenido del video a más de 100 idiomas, lo que puede ser útil si necesitas la transcripción en otro idioma.

• Krisp: Ofrece la posibilidad de visualizar y exportar la transcripción de un video, además de resumirla utilizando inteligencia artificial. VizardKrisp

La Revolución del Prompting en la Era del Big Data

En la intersección de la inteligencia artificial y Big Data, la precisión en la formulación de prompts es vital para extraer insights significativos de grandes volúmenes de datos. Los marcos de prompt de ChatGPT no solo optimizan la interacción con la inteligencia artificial, sino que también permiten a los especialistas de Big Data transformar problemas complejos en soluciones claras y accionables.

Fuente: Unsplash

¿Por qué es crucial dominar los prompts en el análisis de Big Data?

En un entorno donde los datos se generan de forma masiva y en tiempo real, la capacidad de convertir preguntas o necesidades analíticas en directrices claras (o prompts) para la inteligencia artificial se vuelve esencial. Un prompt bien estructurado puede:

• Acelerar la extracción de insights: Reduciendo la necesidad de interpretación manual y permitiendo respuestas rápidas y precisas.

• Mejorar la calidad de los resultados: Minimizar ambigüedades en la consulta de datos, lo que resulta en análisis más precisos y valiosos.

• Optimizar los recursos: Permitiendo que la tecnología trabaje de manera más eficaz, reduciendo el tiempo invertido en iteraciones y ajustes en la consulta.

Ejemplos de Marcos de Prompt y su Aplicación

Para ilustrar cómo los marcos de prompting pueden potenciar el análisis de Big Data, a continuación se detallan algunos ejemplos prácticos:

1. R-T-F (Role, Task, Format)

Ejemplo práctico:

• Role (Rol): Especialista en Big Data.

• Task (Tarea): Diseñar una estrategia para la monitorización en tiempo real de tendencias emergentes en redes sociales.

• Format (Formato): Informe ejecutivo con visualizaciones interactivas.

Este marco facilita la estructuración de la consulta al proporcionar un contexto claro y definir el formato de la salida, permitiendo una respuesta alineada con objetivos estratégicos.

2. T-A-G (Task, Action, Goal)

Ejemplo práctico:

• Task (Tarea): Evaluar patrones de comportamiento del consumidor.

• Action (Acción): Implementar técnicas de minería de datos y machine learning para analizar datos históricos.

• Goal (Meta): Mejorar las campañas de marketing en un 15% en el próximo trimestre.

La aplicación de T-A-G en Big Data ayuda a enfocar las consultas en resultados específicos, integrando el análisis predictivo con objetivos empresariales concretos.

3. B-A-B (Before-After-Bridge)

Ejemplo práctico:

• Before (Antes): Proceso manual e ineficiente de análisis de datos de ventas.

• After (Después): Sistema automatizado de análisis que reduce el tiempo de procesamiento en un 60%.

• Bridge (Puente): Implementar algoritmos de machine learning que identifiquen patrones y anomalías en tiempo real.

Utilizar B-A-B permite comunicar de forma efectiva el impacto de la transformación digital en entornos de Big Data.

4. C-A-R-E (Context, Action, Reasoning, Example)

Ejemplo práctico:

• Context (Contexto): Análisis de grandes volúmenes de datos generados por sensores IoT en la industria.

• Action (Acción): Aplicar algoritmos de procesamiento de datos distribuidos.

• Reasoning (Razonamiento): Optimizar la detección de fallos operativos en equipos críticos.

• Example (Ejemplo): Caso de éxito en una planta de manufactura donde se redujeron los tiempos de inactividad en un 25%.

Este marco es ideal para reportar hallazgos y justificar decisiones basadas en análisis de datos complejos.

5. R-I-S-E (Rewrite, Improve, Summarize, Expand)

Ejemplo práctico:

• Rewrite (Reescribe): Reformular preguntas complejas para hacerlas más comprensibles para la IA.

• Improve (Mejora): Ajustar las consultas de datos para obtener resultados más precisos.

• Summarize (Resume): Resumir los hallazgos más relevantes de un dataset masivo.

• Expand (Expande): Ampliar el análisis para explorar nuevas oportunidades de optimización.

R-I-S-E es especialmente útil en procesos iterativos de refinamiento de modelos analíticos.

Conclusión

La integración de marcos de prompting en estrategias de Big Data no solo agiliza el proceso de toma de decisiones, sino que también asegura que las soluciones desarrolladas sean claras, medibles y alineadas con los objetivos de negocio. La práctica de estructurar consultas efectivas (prompt) se traduce en una mayor eficiencia en el análisis de datos, impulsando la innovación y la capacidad competitiva en un entorno cada vez más complejo.

Dominar estos marcos de prompting es un paso esencial para cualquier profesional que desee llevar sus habilidades analíticas al siguiente nivel, especialmente en el dinámico mundo del Big Data.

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Este contenido fue creado con la ayuda de ChatGPT o3-mini

Los chatbot de IA y la recopilación de datos

 ¿Qué chatbots de IA recopilan más datos sobre usted?

Esto se publicó originalmente en nuestra aplicación Voronoi . Descárgala gratis para iOS o Android y descubre increíbles gráficos basados ​​en datos de diversas fuentes confiables.

Conclusiones clave

Gemini de Google recop
ila 22 puntos de datos diferentes en total, más que cualquier otro chatbot ampliamente utilizado.

Grok de xAI recopila la menor cantidad de puntos de datos de este conjunto de muestras.

El precursor de la revolución de la IA, ChatGPT , sigue siendo la herramienta de IA más popular del mercado, con más de 200 millones de usuarios activos semanales.

Pero entre todos sus competidores, ¿qué chatbots de IA recopilan la mayor cantidad de datos de usuarios? ¿Y por qué es importante?

Visualizamos datos de Surfshark que identificaron los chatbots de IA más populares y analizaron sus detalles de privacidad en la App Store de Apple.

Sus hallazgos son del 18 de febrero de 2025.

Géminis, el rey de la recopilación de datos

En primer lugar, Gemini de Google (lanzado en marzo de 2023) recopila 22 puntos de datos diferentes en 10 categorías de sus usuarios.

Los datos recopilados van desde diagnósticos generales (que recopilan todos los bots en este estudio) hasta acceso a contactos (que ningún otro bot identificado recopila).

Rango	Bot de chat con IA	Total de puntos de datos recopilados	Categorías
1	Géminis	22	Información de contacto, ubicación, contactos, contenido de usuario, historial, identificadores, diagnósticos, datos de uso, compras, otros datos
2	Claude	13	Información de contacto, ubicación, contenido del usuario, identificadores, diagnósticos, datos de uso
3	Copiloto	12	Información de contacto, ubicación, contenido del usuario, historial, identificadores, diagnósticos, datos de uso
4	Búsqueda profunda	11	Información de contacto, contenido de usuario, identificadores, diagnósticos, datos de uso
5	ChatGPT	10	Información de contacto, contenido de usuario, identificadores, diagnósticos, datos de uso
6	Perplejidad	10	Ubicación, identificadores, diagnósticos, datos de uso, compras
7	Grok	7	Información de contacto, identificadores, diagnósticos

fuente : https://www.visualcapitalist.com/ranked-which-ai-chatbots-collect-the-most-data-about-you/ 

La VIBE CODING la nueva palabra de moda en Silicon Valley 2025

Mi resumen de ideas claves sobre este nuevo concepto , para quien es para nuevos programadores , innovadores, para todo el mundo o para evoluciones soluciones ?? ;-)  

El concepto de vibe coding se basa en la afirmación de Karpathy de 2023 de que «el nuevo lenguaje de programación más popular es el inglés», lo que significa que las capacidades de los LLM eran tales que los humanos ya no necesitarían aprender lenguajes de programación específicos para controlar las computadoras. 

El científico informático Andrej Karpathy, cofundador de OpenAI y exlíder de IA en Tesla, introdujo el término vibe coding en febrero de 2025.​ El concepto se refiere a un enfoque de codificación que se basa en un modelo extenso de lenguaje (LLM por sus siglas en inglés), lo que permite a los programadores generar código funcional proporcionando descripciones en lenguaje natural en lugar de escribirlo manualmente

Lo máximo de este año en febrero de 2025, Business Insider describió la vibe coding como una nueva palabra de moda en Silicon Valley.

En marzo de 2025, "Y Combinator" (incubadora de StartUps)  informó que el 25 % de las empresas emergentes en su grupo de invierno de 2025 tenían bases de código generadas en un 95 % por IA, lo que refleja un cambio hacia el desarrollo asistido por IA.[7]​

La vibe coding ha suscitado inquietudes sobre su comprensión y responsabilidad. 

El periodista de The New York Times Kevin Roose, que no es un programador profesional, experimentó con la vibe coding para crear varias aplicaciones a pequeña escala. ​ Los describió como «software para uno», refiriéndose a herramientas personalizadas generadas por IA diseñadas para abordar necesidades individuales específicas, como una aplicación llamada LunchBox Buddy que analizaba el contenido de su refrigerador para sugerir artículos para un almuerzo para llevar.  Roose señaló que si bien la vibe coding permite a los no programadores generar software funcional, los resultados suelen ser limitados y propensos a errores. Sugirió que la vibe coding es más adecuada para proyectos de pasatiempos que para tareas esenciales o evolucion de software existente.

Los desarrolladores pueden usar código generado por IA sin comprender completamente su funcionalidad, lo que genera errores, fallas o vulnerabilidades de seguridad no detectados. 

Si bien este enfoque puede ser adecuado para la creación de prototipos o «proyectos de fin de semana desechables» como lo imaginó originalmente Karpathy, algunos expertos consideran que plantea riesgos en entornos profesionales, donde una comprensión profunda del código es crucial para la depuración, el mantenimiento y la seguridad. Ars Technica cita a Simon Willison, quien afirmó: «Usar vibe coding para obtener una base de código de producción es claramente arriesgado. La mayor parte de nuestro trabajo como ingenieros de software implica la evolución de sistemas existentes, donde la calidad y la comprensibilidad del código subyacente son cruciales».

Herramientas como Cursor, Cline o Windsurf (que utilizan modelos avanzados como Claude Sonnet 3.5 y 3.7 o Gemini Pro 2.5) son capaces de entender el código base completo, proponer cambios coherentes en distintas partes del sistema y hasta ejecutar pruebas unitarias automáticamente.

Esto significa que un agente bien dirigido puede encargarse de crear desde la base de datos hasta la interfaz de usuario siguiendo un plan dado, ahorrando tiempo al equipo de desarrollo y sin necesidad de ingeniero.

Su aplicación esta evolucionando como los modelos de IA.

 Fuente; Vibe coding - Wikipedia, la enciclopedia libre

Vibe Coding: La nueva era en el Desarrollo de Software con Agentes Autónomos

Agile y scrum viven en Tesla

 El modelo de desarrollo ágil de hardware de Tesla es un enfoque innovador que traslada principios de Agile y Scrum, típicos del desarrollo de software, al ámbito del hardware y la manufactura. Este modelo ha permitido a Tesla mantener una alta velocidad de innovación, iteración rápida y producción escalable, diferenciándose de los enfoques tradicionales en la industria automotriz.

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🔹 Características Clave del Modelo Agile de Hardware de Tesla

1️⃣ Ciclos de iteración rápida y mejora continua

Tesla no sigue los ciclos tradicionales de desarrollo automotriz (que pueden durar de 3 a 5 años), sino que:

• Introduce mejoras de forma continua, en lugar de esperar un cambio generacional completo del modelo.
• Realiza pruebas rápidas y validaciones en producción con modelos en curso.
• Utiliza actualizaciones de software over-the-air (OTA) para mejorar la experiencia del usuario sin necesidad de cambios físicos.

2️⃣ Diseño modular e integración vertical

Tesla ha integrado el desarrollo de hardware y software bajo una arquitectura modular, lo que le permite:

• Rediseñar y mejorar componentes individuales sin afectar el sistema completo.
• Controlar toda la cadena de valor desde las baterías, el software de conducción autónoma (FSD), hasta la manufactura de vehículos.

3️⃣ Prototipado acelerado y validación rápida

• Tesla no espera largas fases de validación antes de lanzar un producto.
• Aplica un enfoque de "Fail Fast, Learn Faster", permitiendo realizar pruebas en entornos reales y recopilar datos para mejorar.
• Utiliza ingeniería simultánea, con equipos de software, hardware y manufactura trabajando en paralelo en lugar de en fases secuenciales.

4️⃣ Fabricación ágil e innovación en procesos

Tesla ha reimaginado la manufactura mediante:

• Giga Press: Producción de chasis en una sola pieza, reduciendo el tiempo y la complejidad del ensamble.
• Automatización avanzada: Uso intensivo de robots y algoritmos de inteligencia artificial en sus fábricas.
• Eliminación de la tercerización innecesaria: Tesla diseña y fabrica gran parte de sus componentes en lugar de depender de proveedores externos.

5️⃣ Uso de datos en tiempo real

• Tesla recolecta datos en vivo de todos los vehículos en circulación.
• Utiliza estos datos para realizar ajustes en el software y el hardware.
• Prueba nuevas funcionalidades en flotas limitadas antes de su implementación global.

6️⃣ Enfoque de ingeniería de software aplicado al hardware

• Tesla adopta el concepto de Desarrollo Dirigido por Software (Software-Defined Vehicle).
• Integra pruebas automatizadas para hardware como si fueran software, permitiendo ciclos de feedback más rápidos.

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🔹 Ejemplos de Aplicación del Modelo Agile en Tesla

✅ Tesla Model S Plaid

• Rediseño de batería y tren motriz en ciclos rápidos de desarrollo.
• Uso de una arquitectura de red completamente nueva con mayor capacidad de procesamiento.

✅ Gigafactory y Producción

• Enfoque ágil en la construcción y escalado de fábricas.
• Ajustes continuos en la línea de producción en tiempo real.

✅ Full Self-Driving (FSD)

• Desarrollo iterativo con aprendizaje de la flota global.
• Ajustes en redes neuronales y hardware de conducción autónoma en respuesta a datos recolectados.

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🔹 Comparación con la Industria Automotriz Tradicional

Aspecto	Tesla (Modelo Ágil de Hardware)	Industria Automotriz Tradicional
Ciclos de desarrollo	Continuos, con mejoras incrementales	3-5 años por modelo
Integración de software	Totalmente integrada y actualizable OTA	Depende de proveedores externos
Validación y pruebas	Validación en flota y mejora constante	Pruebas prolongadas antes del lanzamiento
Manufactura	Automatización avanzada y reducción de piezas	Enfoque tradicional con múltiples partes

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🔹 Conclusión

El modelo de hardware ágil de Tesla ha revolucionado la manufactura automotriz al aplicar principios de desarrollo de software al hardware. Su enfoque basado en iteración rápida, integración vertical, fabricación avanzada y uso de datos en tiempo real le ha permitido innovar más rápido que la competencia y transformar la industria. 🚀🔋

Resumen creado con ChatGPT

Informe Técnico de CMMI: Resultados de Desempeño © 2024 ISACA

Resumen Ejecutivo Mirando hacia atrás y avanzando hacia el futuro

Inicios estratégicos: La Integración del Modelo de Madurez de Capacidades (CMMI®) de ISACA ha crecido y evolucionado significativamente a lo largo de sus 33 años de historia. Sus raíces se remontan al Software CMM, lanzado por primera vez en 1991. Desde entonces, CMMI ha seguido estableciendo el estándar y es sinónimo del término “nivel de madurez” en una amplia gama de industrias, dominios, marcos y geografías en todo el mundo.

Iniciativas pioneras: Con el rápido crecimiento de la tecnología, los negocios, la información y los eventos globales en constante cambio, CMMI ha evolucionado para mantenerse a la vanguardia de las mejores prácticas de la industria. Ahora cubre Áreas de Práctica Centrales y múltiples Áreas de Práctica específicas de dominio, abordando necesidades actuales del sector como la ciberseguridad y la gestión de datos. Además, estamos emocionados de iniciar nuestra iniciativa de CMMI en Inteligencia Artificial (IA) en 2024.

Cambios en los Resultados del Informe de Desempeño 2023: No solo observamos un récord en la cantidad de evaluaciones globales de CMMI, sino también una tendencia creciente en evaluaciones en múltiples dominios y un aumento en el rendimiento al alcanzar objetivos comerciales clave. La cobertura de CMMI V3.0 sobre la mejora del desempeño organizacional incluye mejores prácticas en 8 dominios, integrados en un modelo unificado pero altamente personalizable. Los dominios cubiertos en CMMI V3.0 incluyen:

• Datos

• Desarrollo

• Personas

• Seguridad

• Servicios

• Proveedores

• Seguridad

• Entornos Virtuales

Reporte: En celebración de los 33 años de CMMI, presentamos este Informe Técnico de CMMI: Resultados de Desempeño, que describe y destaca los resultados consistentemente impresionantes de las organizaciones que han adoptado CMMI. Estos resultados se registran en el Informe de Desempeño de CMMI y son validados de manera independiente por Evaluadores Líderes de CMMI certificados y Equipos de Evaluación.

Las Soluciones de Desempeño de CMMI, junto con el Modelo V3.0 y sus actualizaciones, continúan demostrando mejoras consistentes en:

• Calidad

• Gestión de costos

• Cumplimiento de plazos

• Productividad

Estas mejoras son evidentes en casi cualquier organización o industria a nivel mundial.

—Ron Lear, Vicepresidente de ISACA, Modelos y Marcos de Trabajo